解释已实现收益：Roll的R2 40年后

我们能否仅凭事后观察到的驱动因素来解释资产价格变动？我们将 Roll (1988) 的 AFA 主席致辞《R2》重新解读为一种现代实证研究，结果表明，传统的宏观经济、现金流、预期和流量变量在预测美国月度股票回报时，样本外 R2 值往往为负，其他情况也低于 10%，且无法在日频数据上获得。

我们利用生成式 AI 从《华尔街日报》市场摘要中提取报纸所述原因，并过滤掉价格和回报相关的语言。这些原因在样本外解释了约 30–40% 的日度和月度回报。其内容对应可解释的主题，包括公司新闻、宏观经济状况、货币政策、情绪以及地缘政治。